気になるあのサイトも、
聞けば分かる。
検索順位も、被リンクも、次に書く記事も。Claude、ChatGPTなど、いつものAIにKafkaiをつなげば、自分のサイトも他社のサイトも、実データで調べられます。
知りたいことを、
そのまま聞く。
ふだんの言葉で、自分のサイトのことも、他社のサイトのことも聞けます。下は質問の例と、返ってくる答えです。ほかの例はプロンプト例のページにあり、ドメインを変えればそのまま使えます。
コンテンツの勘頼み
実際にユーザーが何を検索しているのかという確かなデータではなく、直感に頼って記事を公開してしまうこと。
「example.comは、どんなキーワードで検索に出ている？」
そのサイトが順位を持つキーワードを、掲載順位と月間検索数つきで。
見逃した機会
競合他社がターゲットにしている高価値のキーワードを特定できていません。
「自分のサイトの競合は、検索ではどこ？」
同じ検索で順位を持つサイトと、キーワードの重なり具合。直接の競合か、ポータルサイトかの区別つき。
コンテンツのギャップ
オーディエンスが検索している重要なトピックを見落としています。
「競合にはリンクしていて、自分のサイトにはリンクしていないサイトはどこ？」
競合へのリンクがあり、自分のサイトへのリンクがないサイトの一覧。
Kafkaiは、
いつものAIに足すプラグイン。
質問するのもAI、答えが返ってくるのもAI。Kafkaiはその間で動くので、質問のためにKafkaiの画面を開く必要はありません。このようなプラグインを、技術的にはMCPと呼びます。設定は最初の一度だけで、30分ほどです。
確認
市場環境（全体像）を理解
Kafkaiは市場で何が起きているか、そして自社の立ち位置を明確にします。
質問
ご自身
Claude、ChatGPT、自作のエージェントなど、いつものAIにふだんの言葉で質問します。
決定
次に取るべき行動を明確にする
雑多な情報（ノイズ）を実行すべき賢い施策の短いリストへと整理します。
呼び出し
いつものAI
検索データが必要だと判断し、該当するKafkaiツールを呼び出します。
実行
自信を持って実行する
Kafkaiは実行を具体的にしチームが簡単に取り組めるようにします。
調査
Kafkai
検索順位、被リンク、競合の実データを読みます。ドメイン認証を済ませたサイトなら、Search Consoleのデータも読みます。
証明
成果を明確に示す
Kafkai は進捗や意思決定の成果を分かりやすく説明できるようにします。
計算
Kafkai
数えて、並べて、比べて、数字としてAIに返します。
スケール（拡張）
複数のプロジェクトに対応
Kafkaiは1サイトでも、10サイトでも、またはそれ以上のサイトを持つ場合でも運用できるように設計されています。
回答
いつものAI
数字を読み取り、リスト、表、グラフ、記事の下書きなど、頼んだ形で答えます。
同じAIでも、
答えが変わる。
Kafkaiなしでサイトのことを聞くと、AIはWebで読んだ情報から推測して答えます。Kafkaiをつなぐと、同じAIが検索の実データから答えます。そのサイトが順位を持つキーワード、そのサイトにリンクしているサイト、検索で競合するサイトまで。
AIは実データを作れず、計算も苦手です。「直近4週間でCTRが高い記事は？」に答えるには、データを持ち、計算し、並べ替える役が必要です。そこをKafkaiが受け持ちます。結果を読んで、意味を判断するのはAIです。
推測から、数字へ
競合にリンクしているサイトはどこ？Kafkaiなしなら、AIは推測で答えます。Kafkaiをつなげば、一覧が出ます。
主要メディア掲載実績
どのサイトも、実データで。
払うのは、聞いた分だけ。
Kafkaiの3つの使い方、その土台にある特許取得済みの手法、料金、そしてKafkaiがやらないこと。
4Cフレームワーク
Compete（競合）・Catch-up（キャッチアップ）・Consolidate（強化）・Complement（補完）。サイトのキーワードを競合と比べて、4種類の提案に分ける方法です。正面から戦う、追いつく、まとめて強くする、次に加える。特許第7701764号として登録済み。
どのサイトでも
自分のサイト、競合、クライアント、昨日見かけたサイト。1サイトだけのちょい分析も、ふつうの使い方です。プロジェクト1件と競合1件なら、いちばん小さい1,100円（税込）のパックに収まります。
データから、判断へ
Kafkaiがなければ、AIはサイトについて、読んだことのある情報から推測します。Kafkaiをつなぐと、同じAIが検索の実データで答えます。何を書くか、何を直すか、その理由を、根拠の数字と一緒に返します。
聞く、書く、公開する、確かめる
記事はAIが書きます。Kafkaiは、それを下書きとしてWordPressサイトに送るので、公開前に自分で確認できます。あとで「どうなった？」と聞けば、次の調査での順位の変化が分かります。ドメイン認証済みなら、Search Consoleのクリック数も返ってきます。
使った分だけ
月額料金はありません。サイトと競合を調べたセッションは1,983円、調べ済みのデータを読んだだけのセッションは62円でした。記事はすでに契約しているAIが書くので、AIの執筆に二重に払うことはありません。
やらないこと
毎日の順位チェックや、決まった日程での自動更新はしません。調査は、依頼したときに動きます。順位やアクセスの約束もしません。記事は書きませんし、保管もしません。書くのはAI、記事を持つのはサイトです。
自分のサイトを運営する人に。
多くのサイトを預かるチームにも。
SEO担当者のいない小さな会社、ひとりでサイトを運営する人、複数のクライアントを抱える代理店、保守契約にコンテンツを含むWeb制作会社のために。
SEO・オーガニックグロース支援
競合のキーワード戦略を追跡し、ランキングギャップを特定し、競合よりも先にコンテンツの機会を発見します。タイムリーな順位モニタリングにより、オーガニック検索での競争を有利に進めることができます。
サイトを運営する人
SEO担当者のいない小さな会社や、ひとりでサイトを運営する人。自分のサイトや気になるサイトのことを、ふだんの言葉で聞くだけです。覚える画面はありません。
フルサービスのデジタルマーケティング支援
コンテンツ戦略から検索パフォーマンスまで、すべての競合チャネルを完全に可視化します。タイムリーな競合インテリジェンスを使用して、データに基づいた提案を自信を持ってクライアントに行えます。
マーケティング代理店
複数ライターが複数のクライアントサイトを担当する現場は、作業の重複がいちばん起きやすい場所です。プロジェクト状態の共有で重複をなくし、レポート作成をクエリひとつにします。
コンテンツマーケティング支援
トレンドのトピックを発掘し、競合のコンテンツパフォーマンスを分析し、自社（自分たち）の領域におけるコンテンツギャップを特定できます。データに裏打ちされたインサイトで、競合を上回るコンテンツ戦略を構築できます。
Web制作会社
保守契約にコンテンツ運用が含まれるなら、毎月の「次に何をすべきか」に数字の根拠つきで答えられます。
よくある質問
Kafkaiが「やらないこと」も含めて、率直に答えます。
Kafkaiは、Claude、ChatGPT、Claude Code、自作のエージェントなど、いつものAIに検索の実データをつなぐサービスです。自分のサイトでも、気になる他社のサイトでも、聞けば数字で答えが返ってきます。AIにはプラグインとしてつなぎます。技術的にはMCPという仕組みです。
いいえ。記事を書くのは、すでに契約しているAIです。文体もプロンプトも自由に決められます。Kafkaiはその下でデータと計算を受け持ち、AIが書いた記事を下書きとしてサイトに送ることもできます。
ChatGPTだけでは、サイトの検索データを持っていません。サイトの順位やリンク元を聞くと、Webで読んだ情報から推測して答えます。Kafkaiをつなぐと、同じAIが実データから答えます。「直近4週間のCTR順に記事を並べる」のような、AIが苦手な計算もKafkaiが受け持ちます。実データは、AIには作れません。Kafkaiをつながない状態とつないだ状態で同じ質問をすれば、違いを確かめられます。
サイトの検索順位と、前回の調査からの変化は、聞けばいつでも返ってきます。ただし、毎日の順位チェックはしません。順位やアクセスの約束もしません。調査にはクレジットがかかるので、調査は依頼したときだけ動きます。自分のサイトなら、Search Consoleで実際に何が起きたか（表示回数、クリック数、CTR）を確かめられます。
Compete（競合）・Catch-up（キャッチアップ）・Consolidate（強化）・Complement（補完）——Kafkaiが計算する4種類の提案です。正面から戦う場所、追いつくべき場所、まとめて強化すべき記事、次に足すべき記事。このフレームワークと競合分析技術は特許第7701764号（2025年6月24日登録）、KAFKAI®は商標登録第6661421号です。
前払いクレジット制です。呼び出しごとの固定料金と、返ってきたデータ行ごとの少額の料金がかかります。月額料金はありません。クレジットを購入して使い、足りなくなったら追加します。たとえば、サイトと競合を調べたセッションは1,983クレジット（1,983円）、調べ済みのデータを読んだだけのセッションは62クレジット（62円）でした。新規アカウントには1,000クレジットを無料で付与します。
MCPに対応するものなら使えます。Claude、ChatGPT、Claude Code、Cursor、自作のエージェントでも使えます。あとからモデルを乗り換えても、プロジェクト、調査結果、履歴はそのまま残ります。
カスタムコネクタとして追加します。claude.aiのカスタマイズからコネクタを開き、追加を選択して、名前（Kafkai）とサーバーURL https://kafkai.com/mcp を入力します。Kafkaiのサインイン画面が表示されるので、サインインしてアクセスを承認します。チャットでは＋メニューからコネクタを有効にし、「Kafkaiのプロジェクトを一覧して」と質問すれば接続を確認できます。
同じコネクタは、Claude DesktopとWeb版Claude Code（claude.ai/code）でもそのまま使えます。TeamプランとEnterpriseプランでは、先に組織のオーナーがコネクタを追加します。手順の詳細はClaudeと接続するを参照してください。接続後の質問例はプロンプト例を参照してください。
claude.aiアカウントでClaude Codeにサインインしている場合は、claude.aiに追加したKafkaiコネクタがそのまま使えます。ターミナルでもWeb版Claude Codeでも同じです。それ以外の場合は、ターミナルからサーバーを追加します。
claude mcp add --transport http kafkai https://kafkai.com/mcp
続いてClaude Code内で /mcp を実行するか、ターミナルで claude mcp login kafkai を実行し、ブラウザでサインインを承認します。すべてのプロジェクトで使うには、最初のコマンドに --scope user を付けます。手順の詳細はClaudeと接続するを参照してください。接続後の質問例はプロンプト例を参照してください。
Hermesはブラウザを開けないため、サインインの代わりにAPIトークンで認証します。APIトークンのページでトークンを作成し、~/.hermes/config.yaml の mcp_servers にサーバーURL https://kafkai.com/mcp とヘッダー Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN を追加します。Hermes内で /reload-mcp を実行すると、mcp_kafkai_ で始まるツールが使えるようになります。
Authorizationヘッダーを送信できるMCPクライアントであれば、同じ方法で接続できます。設定ファイルの記述例と、トークンを設定ファイルに書かない方法はHermes・その他のクライアントを参照してください。接続後の質問例はプロンプト例を参照してください。
気になるサイトに、最初の質問を。
登録して、いつものAIにKafkaiをつなげば、自分のサイトのことも他社のサイトのことも聞けます。新規登録で1,000クレジットを無料で付与します。